Emergency Response Management (ERM) is a critical problem faced by communities across the globe. Despite this, it is common for ERM systems to follow myopic decision policies in the real world. Principled approaches to aid ERM decision-making under uncertainty have been explored but have failed to be accepted into real systems. We identify a key issue impeding their adoption --- algorithmic approaches to emergency response focus on reactive, post-incident dispatching actions, i.e. optimally dispatching a responder \textit{after} incidents occur. However, the critical nature of emergency response dictates that when an incident occurs, first responders always dispatch the closest available responder to the incident. We argue that the crucial period of planning for ERM systems is not post-incident, but between incidents. This is not a trivial planning problem --- a major challenge with dynamically balancing the spatial distribution of responders is the complexity of the problem. An orthogonal problem in ERM systems is planning under limited communication, which is particularly important in disaster scenarios that affect communication networks. We address both problems by proposing two partially decentralized multi-agent planning algorithms that utilize heuristics and exploit the structure of the dispatch problem. We evaluate our proposed approach using real-world data, and find that in several contexts, dynamic re-balancing the spatial distribution of emergency responders reduces both the average response time as well as its variance.

中文翻译：

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智能互联社区应急响应系统中的算法决策程序

应急响应管理 (ERM) 是全球社区面临的一个关键问题。尽管如此，在现实世界中，ERM 系统遵循短视的决策策略是很常见的。已经探索了在不确定性下帮助企业风险管理决策的有原则的方法，但未能被实际系统接受。我们确定了一个阻碍它们采用的关键问题——紧急响应的算法方法侧重于反应性、事件后调度操作，即最优调度响应者\textit{after} 事件发生。然而，紧急响应的关键性质决定了当事件发生时，第一响应者总是派遣离事件最近的可用响应者。我们认为 ERM 系统规划的关键时期不是事件后，而是事件之间。这不是一个微不足道的规划问题——动态平衡响应者空间分布的主要挑战是问题的复杂性。ERM 系统中的一个正交问题是在有限通信下进行规划，这在影响通信网络的灾难场景中尤为重要。我们通过提出两个部分分散的多代理规划算法来解决这两个问题，这些算法利用启发式并利用调度问题的结构。我们使用真实世界的数据评估我们提出的方法，并发现在多种情况下，动态重新平衡紧急响应人员的空间分布会减少平均响应时间及其方差。ERM 系统中的一个正交问题是在有限通信下进行规划，这在影响通信网络的灾难场景中尤为重要。我们通过提出两个部分分散的多代理规划算法来解决这两个问题，这些算法利用启发式并利用调度问题的结构。我们使用真实世界的数据评估我们提出的方法，并发现在多种情况下，动态重新平衡紧急响应人员的空间分布会减少平均响应时间及其方差。ERM 系统中的一个正交问题是在有限通信下进行规划，这在影响通信网络的灾难场景中尤为重要。我们通过提出两个部分分散的多代理规划算法来解决这两个问题，这些算法利用启发式并利用调度问题的结构。我们使用真实世界的数据评估我们提出的方法，并发现在多种情况下，动态重新平衡紧急响应人员的空间分布会减少平均响应时间及其方差。我们通过提出两个部分分散的多代理规划算法来解决这两个问题，这些算法利用启发式并利用调度问题的结构。我们使用真实世界的数据评估我们提出的方法，并发现在多种情况下，动态重新平衡紧急响应人员的空间分布会减少平均响应时间及其方差。我们通过提出两个部分分散的多代理规划算法来解决这两个问题，这些算法利用启发式并利用调度问题的结构。我们使用真实世界的数据评估我们提出的方法，并发现在多种情况下，动态重新平衡紧急响应人员的空间分布会减少平均响应时间及其方差。